發(fā)布時間：2017-09-07 00:32

  本文關(guān)鍵詞：具有自適應(yīng)性的實時睡眠信號處理算法研究

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【摘要】：在人體睡眠實時監(jiān)測中,采集到的胸腔微動信號是一種包含呼吸、心跳信息的復(fù)雜混疊信號,識別和分離該混疊信號對分析睡眠質(zhì)量具有重要意義。提出一種具有自適應(yīng)性的胸腔微動信號實時分離和提取算法,使用兩次基于固定"篩"數(shù)量的聚類經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)進(jìn)行信號分離,結(jié)合相關(guān)性分析方法進(jìn)行信號識別,利用希爾伯特-黃變換(HHT)進(jìn)行信號時頻分析。進(jìn)行了仿真分析和實驗研究,結(jié)果均表明,該算法具有很強(qiáng)的自適應(yīng)性,能夠準(zhǔn)確、高效的完成睡眠信號的實時處理。
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 睡眠信號 信號識別 聚類經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 自適應(yīng)處理
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 1引言睡眠狀態(tài)的實時監(jiān)測對慢性病的預(yù)防以及疾病康復(fù)后的復(fù)查都具有重要意義[1-2],高靈敏度的壓電駐極體薄膜(electro mechanical film,EMFi)傳感器可以對睡眠中的胸腔微動信號實現(xiàn)精確、便捷、無約束的實時采集。睡眠監(jiān)測過程中,有效信號主要包含體動、離床以及安靜狀態(tài)的胸

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本文編號：806365